популярным отдыхом в них. Например в Сочи летом купаются, ездят на шашлыки, а зимой ходят в боулинг.
Есть у меня такой список:
- Сочи, летом: поход на пляж (43), велосипед (31), бег (5)
- Сочи, зимой: лыжи (22), бег (15), боулинг (9), коньки (28), дискотеки(26)
- Екатеринбург, летом: мотоспорт (43), футбол (21), пикник на природе (55)
и т.д.
В скобках оценка популярности. Всего строк около тысячи, но данные часто меняются в зависимости от разных внешних факторов.
Мне нужно построить рекомендательную систему, которая при выборе города должна показывать 3 самых популярных именно в это время вида отдыха.
Я планировал преобразовать города в one hot encoding и подать эти вектора + дату на вход нейронной сети.
Чило выходных нейронов сделать равным общему числу всех видов отдыха. И обучить сеть активировать соответствующие городу и сезону нейроны.
Подскажите, как бы вы это сделали самым простым способом?
Select top 3 sport, sum(score) as sum_score from Table where city='city' and date between xx-xx-xxxx and xx-xx-xxxx group by sport order by sum_score ???
Посмотри как работают алгоритмы для ранжирования и попробуй их
Обсуждают сегодня